Examining critical factors affecting graduate retention from an emergency medicine training program in Addis Ababa, Ethiopia: a qualitative study of stakeholder perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Ethiopia, improvement and innovation of the emergency care system is hindered by lack of specialist doctors trained in emergency medicine, underdeveloped emergency care infrastructure, and resource limitations. Our aim was to examine the critical factors affecting retention of graduates from the Addis Ababa University (AAU) post-graduate emergency medicine (EM) training program within the Ethiopian health care system. METHODS: One post-graduate trainee and one program manager from the AAU and the University of Toronto (UT) partnership conducted qualitative interviews with current AAU EM residents and stakeholders in Ethiopian EM. Qualitative inductive thematic analysis was performed. RESULTS: Within each domain, priority themes emerged from the responses, including the importance of career satisfaction over the career continuum (individual condition), the opportunity to be involved in the developing EM program and challenges associated with resource, economic, and employment constraints (occupational environment), and perceptions regarding the state of awareness of EM and the capacity for change at the societal level (national context). CONCLUSION: This work underscores the need to continue to address multiple systemic and cultural issues within the Ethiopian health care landscape in order to address EM graduate retention. It also highlights the potential success of a retention strategy focused on the career ambitions of keen EM doctors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».